패션의 미래, AI가 제안하는 스타일과 지속가능 소비

패션 산업은 전통적으로 감각과 취향에 크게 의존해왔지만, 최근 미국과 유럽을 중심으로 AI 기반 패션테크 스타트업들이 등장하면서 새로운 국면을 맞이하고 있다. 단순히 의류를 판매하거나 코디 팁을 제공하는 차원을 넘어, 이제는 사용자의 옷장을 디지털화하고, 기후와 일정, 개인의 취향을 고려해 최적의 코디를 추천하거나, 더 나아가 중고 거래·리셀 시장과 연결하는 방식으로 패션 소비 전체의 흐름을 재구성하고 있는 것이다. 영국의 Whering은 사용자가 보유한 옷을 사진으로 찍어 업로드하면 AI가 그 옷들을 조합해 날씨와 상황에 맞는 코디를 추천한다. 이는 단순한 스타일링 조언이 아니라, 사용자가 이미 가진 옷을 재발견하게 하고, 불필요한 소비를 줄이는 데 기여한다. 호주의 AirRobe는 온라인에서 구매한 옷을 클릭 한 번으로 중고 거래에 올릴 수 있게 하여, 쇼핑 경험 자체를 ‘순환 소비’로 연결한다. Alta 같은 스타트업은 아바타를 활용한 AI 스타일리스트 서비스를 개발하여, 사용자들이 가상의 모델을 통해 의상을 입어보고 선택할 수 있게 하고 있다. 이처럼 패션테크는 스타일 제안 + 지속가능 소비 + 디지털 옷장이라는 세 가지 키워드를 중심으로 빠르게 성장 중이다.
한국 사회에서 이러한 패션테크는 특히 강한 잠재력을 갖는다. 우선 한국은 세계적으로 손꼽히는 K-패션 중심지이자, SNS와 인플루언서 마케팅의 강국이다. 인스타그램과 유튜브를 통해 매일 새로운 코디와 스타일이 소비되고 있으며, MZ세대를 중심으로 ‘오늘 입은 옷’을 공유하는 문화가 이미 일상화되어 있다. 만약 한국에서 ‘AI 옷장 서비스’가 출시된다면, 예를 들어 사용자가 면접, 결혼식, 발표 등 특정 상황을 입력하면 AI가 기존 옷장에서 적합한 코디를 제안하고, 필요할 경우 온라인 쇼핑몰과 바로 연결해 보완 아이템을 추천하는 방식으로 서비스가 발전할 수 있다. 또한 교복, 알바 유니폼 등 10대와 20대 초반이 흔히 입는 의류를 반영한 ‘청소년 맞춤 AI 코디 서비스’도 가능하다. 이는 단순히 패션적 재미를 넘어서, 소비자에게 실용적 가치를 제공하는 디지털 비서로 자리잡을 수 있다. 더 나아가, 번개장터·중고나라·당근마켓 등 이미 활성화된 국내 중고거래 플랫폼과 연계하여, AI가 사용자의 옷을 자동 분류하고 리셀 시장에 올려주는 기능이 구현된다면, 패션 소비가 곧바로 ‘지속가능성’으로 이어지는 선순환 구조가 만들어진다.
그러나 한국 시장에 적용할 때 고려해야 할 장벽도 있다. 첫째는 저작권 문제다. 패션 이미지는 브랜드 고유의 자산인 경우가 많기 때문에, AI가 제안하는 스타일링에 어떤 이미지와 데이터를 활용할지에 대한 법적 검토가 필요하다. 둘째는 개인정보와 사용 패턴의 민감성이다. ‘옷장 데이터’라는 것이 단순히 옷 사진을 넘어 사용자의 생활 패턴, 경제적 수준, 취향을 드러낼 수 있어, 이를 안전하게 관리하는 신뢰성 있는 시스템이 필수적이다. 마지막으로는 문화적 차이 문제다. 한국의 패션 소비자는 세계적으로도 까다롭고 빠르게 변화하는 성향을 보이기 때문에, 단순한 ‘기본 코디 추천’으로는 만족시키기 어렵고, 지역·세대별로 매우 정교하게 맞춤화된 제안이 필요하다.
그럼에도 불구하고, 패션테크는 한국 창업자들에게 매우 유망한 아이템이다. 이미 패션 리셀 시장은 연 1조 원을 돌파했고, 환경·지속가능성 담론은 기업과 소비자 모두가 공감하는 주제다. AI가 단순히 ‘코디 추천’에서 끝나는 것이 아니라, 지속가능한 소비를 촉진하고 글로벌 K-패션을 연결하는 허브가 된다면, 이는 단순한 패션 스타트업을 넘어 산업 전반의 패러다임을 바꾸는 사업 기회가 될 수 있다. 한국적 특수성—높은 패션 감수성, 활발한 중고거래 시장, SNS 문화—을 고려할 때, AI 기반 패션테크 서비스는 단기간에 대중성을 얻을 가능성이 높으며, 동시에 장기적으로 글로벌 시장으로 확장할 수 있는 경쟁력을 갖춘 분야라 할 수 있다.